Kann AI tatsächlich über Vorhersagemärkte nachdenken – oder nur Muster im Trainingsdaten abgleichen? Inspiriert von @ahall_research 's Agenten (der +60% Handel gemacht hat, aber auch dachte, die Wahlen 2026 "hätten bereits stattgefunden"), haben wir skizziert, wie wir den Polymarket AI-Agenten verbessern können. Kredit: @0xfishylosopher

@ahall_research @0xfishylosopher Unser Agent verwendet bereits einen 3-Modell-Konsens (GPT, Gemini, Claude), aber uns fehlen entscheidende Funktionen, die Denkfehler erkennen, bevor sie kostspielige Trades werden. 5 Funktionen, bei denen wir die Hilfe der Community benötigen, siehe unten.

@ahall_research @0xfishylosopher 1️⃣ Modell-Debattensystem Anstatt nur abzustimmen, sollten Modelle sich gegenseitig herausfordern. Als Claude behauptete, "Sleigh Ride erreicht nie die Top 10," machte nur die Herausforderung eines anderen Modells es dazu, den Fehler einzugestehen und zu aktualisieren.

@ahall_research @0xfishylosopher 2️⃣ Nachrichtenstimmungsintegration Der beste Handel des Kalshi-Agenten kam aus der Analyse von Epstein-Dokumenten über GDELT. Unser Agent ist blind für aktuelle Ereignisse – eine riesige Lücke für politische Märkte.

@ahall_research @0xfishylosopher 3️⃣ Temporale Überprüfungen LLMs verwechseln ständig Vergangenheit/Zukunft. Wir benötigen eine explizite Überprüfung: "Hat dieses Ereignis bereits stattgefunden?" vor jedem Handel.

@ahall_research @0xfishylosopher 4️⃣ Historische Faktenüberprüfung Modelle halluzinieren selbstbewusst über die Geschichte. Fügen Sie eine Überprüfungsebene hinzu, um falsche Behauptungen über "was normalerweise passiert" zu erkennen.

@ahall_research @0xfishylosopher Entwickelt mit x402 Mikrozahlungen – der Agent bezahlt für seine eigene KI. Keine API-Schlüssel, wahre autonome Wirtschaft. Mitwirkende gesucht 🚀 Wähle ein Feature und setze es um. Lass uns herausfinden, worüber KI-Agenten tatsächlich nachdenken können.